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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于机器学习的聚合物材料次级转变温度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120108547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510164436.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于机器学习的聚合物材料次级转变温度预测方法是由石彤非;詹慧;张苡宁设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的聚合物材料次级转变温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的聚合物材料次级转变温度预测方法，包括：获取待检测的聚合物材料；构建次级转变温度预测模型；将待检测的聚合物材料输入次级转变温度预测模型进行预测，获得预测结果；其中，次级转变温度预测模型通过训练集进行训练、测试集进行测试后获得。本发明能够在少数据的情况下有效捕捉聚合物分子结构与次级转变温度Tβ之间的内在联系，揭示聚合物在温度变化过程中次级转变温度Tβ的转动本质。

本发明授权基于机器学习的聚合物材料次级转变温度预测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的聚合物材料次级转变温度预测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的聚合物材料； 构建次级转变温度预测模型； 将所述待检测的聚合物材料输入所述次级转变温度预测模型进行预测，获得预测结果； 其中，所述次级转变温度预测模型通过训练集进行训练、测试集进行测试后获得； 构建所述次级转变温度预测模型包括： 收集目标聚合物的化学结构式和对应的次级转变温度数据，对所述次级转变温度数据进行划分，获得划分后的数据； 将所述目标聚合物的化学结构式转换为SMILES字符串，并对所述SMILES字符串进行解析，提取目标聚合物分子中的关键结构特征； 基于所述关键结构特征与所述划分后的数据建立所述次级转变温度预测模型； 对所述次级转变温度数据进行划分包括： 通过次级转变温度的转动机制对所述次级转变温度数据划分为受主链影响的数据和受侧链影响的数据； 将所述目标聚合物的化学结构式转换为SMILES字符串包括： 通过CHEMDRAW软件绘制目标聚合物的分子结构图，将目标聚合物的二维结构图形化表示； 将所述分子结构图通过CHEMDRAW软件转换为简化的分子输入线性表示，即所述SMILES字符串，并对所述SMILES字符串进行质量控制； 对所述SMILES字符串进行解析，提取聚合物分子中的关键结构特征包括： 通过分子碎片法，将给定的所述SMILES字符串分解为基本化学结构单元，提取所述基本化学结构单元中的杂原子、化学键的类型以及环状结构特征，并计算不同结构单元的物理化学特征，其中所述物理化学特征包括但不限于旋转自由度、极性、柔性； 对所述杂原子、化学键的类型以及环状结构特征进行标准化处理，并进行数据清洗和异常值去除； 依据不同的处理方法对提取的特征进行数据转换和加工，生成各方法对应的特征集，将不同的特征集整合为目标聚合物的综合特征，即所述目标聚合物分子中的关键结构特征； 所述目标聚合物分子中的关键结构特征包括： 化学描述符：高电负性总个数、稠环个数、六元环的个数、五元环的个数、羰基个数、总单键个数、主链上单键的个数、氢键的个数； 基于单键两端的分子量大小：单键两端带侧链基团的分子量差值加和、单键两端带侧链基团的分子量加和、主链上单键两端不带侧链基团的分子量差值加和、支链上基团的分子量加和。

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